神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

卫星星座系统多学科设计优化研究

分析了卫星星座系统设计包含的星座设计、卫星设计、发射选择等学科之间的耦合关系，特别是卫星各分系统之间的耦合关系，建立了包括发射费用分析、成本分析在内的卫星星座系统多学科分析模型。在此基础上，采用分布式协同进化MDO算法，将星座设计优化和卫星的设计优化在自治基础上充分协同，对一个同时包含离散／连续设计变量、需进行星座结构和参数同时优化的虚拟的海洋监视卫星星座系统进行了多学科设计优化。算法对离散设计变量采用二进制编码，连续设计变量采用实数编码，并分别采用相应的进化算子。采用最大长度编码，根据一定的规则确定基因的显性和隐性，来处理结构和参数同时优化引起的设计变量维数可变的问题。设计结果显示了多学科设计优化的优势和分布式协同进化MDO算法对卫星星座系统这样的复杂多学科设计优化问题的有效性.     

干扰精确制导导弹方法的研究

在海湾战争、科索沃战争及不久前的伊拉克战争中 ,精确制导导弹是美国远程空中打击力量的重要组成部分 ,对一些重大军事、通信目标进行了强有力的摧毁。美军的精确制导导弹发挥了重大作用 ,只要没有干扰 ,可实施对目标的“弹无虚发、百发百中”。因而研究如何对其实施有效干扰将对提高军事、通信等目标的生存能力具有重要意义。针对其特点 ,进行了详细分析 ,并提出了一些有效的干扰方法     

机动再入飞行器自适应飞行控制系统设计

研究机动再入飞行器的制导控制问题。为了解决机动再入飞行器气动系数变化范围大、气动耦合严重和气动参数非线性过零常值大等恶劣条件下的控制，并且能充分利用飞行器可测量信息提高系统自适应能力，本文提出了状态方程参数辨识－－极点配置－－前馈补偿自适应控制的飞行控制系统的设计方法。通过对新型号再入飞行器的制导系统仿真，可以看出该控制系统使其有很好的飞行性能。     

抗欺骗式干扰技术途径研究

以飞航导弹末制导雷达与探测雷达为主要研究对象,总结归纳有源欺骗干扰的类别与干扰机理,从理论上分析雷达抗欺骗干扰的基本原理和技术途径,并分析国外在有源欺骗干扰与抗干扰方面所达到的水平与发展动向。     

对红外成像制导进行干扰的途径分析

概述红外导弹、红外成像以及红外成像制导,深入探讨对红外导弹的多项干扰途径的优缺点,强调定向红外技术和拖曳式假目标对红外导弹极具威胁。     

采用大数准则的Viterbi译码器性能

卷积码是通信系统中常用的差错控制编码；(2，1，6)卷积码是卫星通信中常用的卷积码；采用大数准则的Viterbi译码算法是在常用的Viterbi译码器所采用的方法上提出的一种新的算法，此算法对经过增信删余的卷积码的性能有所提高，并将此方法与常用的方法进行了比较。     

高分辨率星载聚束式SAR改进的ECS成像算法

提出一种适用于高星载聚束式合成孔径雷达（SAR）的改进Extended Chirp Scaling（ECS）算法。基于斜视距离等效模型，推导出改进的ECS算法，给出改进的方位Scaling因了以及算法的实现步骤。在斜视情况下改进的方法Scaling因子可以减小算法所需要的方位时间展宽，提高方位处理效率。为解决高分辨率星载聚束式SAR脉冲重复频率（PRF）过高等问题，在算法中结合了子孔径处理，并分析了采用子孔径处理的必要性及其实现方法。最后，通过计算机仿真，验证了算法的有效性。     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。